PHP-校花评选-埃洛等级分系统(Elo rating system)

最近写项目用到了Ratingbar，由于Android自带的Ratingbar可以改变星星的颜色，但是无法设置间距，所以我们自定义了Ratingbar，上传到这和大家分享，交流学习

特效介绍 jquery星级评分插件star-rating.js下载插件，点击星星或者心的左边，就是半分，右边就是1分。点击减号，分数置为0。不兼容IE8以下的浏览器。 演示图 使用方法 第一步、引入下面的代码： 代码如下: <link href=”http://netdna.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.1.0/css/bootstrap.min.css” rel=”stylesheet”> [removed][removed] <link href=”

电子游戏年龄分级查询器 此脚本用于从以下来源获取视频游戏的年龄分级：ESRB，PEGI，CommonSenseMedia。这将有助于父母就特定游戏适合的年龄做出明智的决定。 输入：->电子游戏标题。 Terraria 输出：->结果列表ESRB T PEGI 12 CSM-parents 9+ CSM-kids 9+ 先决条件 该程序使用“ BeautifulSoup”，“ requests”，“ selenium”的外部依赖关系。可以通过运行以下命令来安装这些库：pip install -r requirements.txt另外，您还需要chromeDriver来从ESRB获取数据。有关更多详细信息，请参见： : 如何运行脚本 ->安装要求。 ->运行以下命令：python gui.py ->输入游戏标题->点击“获取评分”按钮 作者

评分预测器 是否提供基于评论的机器学习模型，该模型可以预测评论的等级并检查其等级。

截至2020年4月的Alexa前一百万网站排名，可供用于网络爬虫，需注意由于网络的原因，部分网站可能无法打开。下载不易，切下且珍惜！

资源来自pypi官网。 资源全名：douban_rating-0.0.1.tar.gz

利用numpy,在python中 统计书本的平均评分 读取文件rating.txt中的的数据并分析 1.共有10000本书，以数字id表示 2.每个用户的打分为1~5 3.每一行数据有3个数字,分别表示用户ID,书本ID，该用户对该书的打分 要求输出: 所有书本各自的平均得分

酒评指标 在这个项目中，我为在线葡萄酒销售商构建了葡萄酒评级预测指标。 该Wine预测变量旨在显示使用wine_dataset良好的预测是可能的。 葡萄酒评级是80到100之间的一个分数，代表了葡萄酒的质量。 使用当前的功能集，随机森林分类器及其调整的参数葡萄酒等级预测器可以预测均方误差为4.9的葡萄酒质量。 该指标表明，针对客户的全自动机器学习解决方案在生产中是可行且有效的。 该预测器运行带有Docker和Luigi任务的机器学习管道。 因此，它可以在装有docker和docker-compose的任何机器上运行。 机器学习管道包括以下步骤： 下载资料 制作数据集 清理数据 提取功能

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